なぜ30年間も不具合が続いていたのか、そしてついにそれをどのように解決したのか。
3Dプリンターから出力される部品は、有限要素法によるシミュレーションでモデル化された部品とは異なります。FDM方式の3Dプリンティングに携わるエンジニアなら、誰もが何らかの形でこの事実を認識しています。その多くは、何らかの回避策を見出しています。しかし、この問題が存在する理由について率直に語っている人はほとんどおらず、その根本的な原因に取り組んでいる人はさらに少ないのです。
FDM 3Dプリンターで印刷しようとしているCADファイルに対して、標準的なFEA応力解析を実行すると、結果が得られます。それは、見やすい等高線図や破損予測など、一見信頼できそうなものです。問題は、そのほとんどが、造形プロセスが結果にどのような変化をもたらすかを考慮していない点にあります。
従来のFEAでは、解析対象の部品が等方性かつ均質であると仮定しています。この仮定は、射出成形やCNC加工、その他の従来の製造プロセスでは、かなりうまく機能します。しかし、FDM 3Dプリント部品の場合、この仮定は根本的に不十分です。
FDM部品は、積層されたビードの積み重ねであり、各ビードはそれを堆積させたツールパスによって成形され、造形領域全体で異なる熱プロセスを通じて隣接するビードと結合しています。ビードの堆積方向における材料特性は、それに垂直な方向の特性とは測定可能なほど異なります。 充填密度、パターン、および配向はすべて、標準的なFEAモデルでは到底捉えきれない方法で構造性能に影響を与えます。
一般的な対応策として、ツールパスを考慮していないことを補うために、非常に大きな安全率が適用されることがよくあります。荷重条件によっては、これは妥当な近似となる場合もありますが、多くの場合はそうではありません。軽量化が優先される場面ではこの安全率が過度に保守的になりすぎ、一方で、設計段階で予測されていなかった故障モードに対しては、安全率が不十分になる可能性があります。 その結果、必要以上に過設計され、重く、高価な3Dプリント部品が出来上がってしまいます。また、荷重を受ける用途においては、適切に定量化されていないリスクは、単に安全率を適用したからといって消えるわけではありません。
市販のFEAソフトウェアは、FDMや、より広義の3Dプリンティングを想定して開発されたものではありませんでした。主流のシミュレーションツールの多くは、均質な材料、安定した形状、予測可能なプロセス条件といった、従来の製造における前提に基づいて開発されていました。粉末床溶融法のシミュレーションにおける進歩は著しいものがあり、その理由は示唆に富んでいます。 粉末床溶融システムでは、造形チャンバー内の材料総量は比較的一定に保たれ、任意の時点で熱源にさらされるのは局所的な領域のみである。この一貫性により、残留応力、歪み、および造形不良を妥当な精度でモデル化することが可能となる。
学術界と産業界の両方でいくつかのアプローチが試みられてきましたが、それぞれが特定の壁に直面しています。異方性材料モデルや複合積層理論を使用すると、層間の弱点は捉えられますが、連続的に変化する輪郭、ラスタの反転、および材料の配向変化に起因する微細な異方性は見逃されてしまいます。 個々のビードをモデル化することは、原理的には物理的に正確ですが、量産サイズの部品に対しては即座に実現不可能となります。適切なメッシュを生成するという問題に取り組む前から、メッシュ要素数が計算上処理不能なレベルに達してしまうからです。単位セルに基づく均質化では、個々のビードよりもはるかに大きな要素に材料特性を適用しますが、FDMが明らかに違反している周期的な材料構造を前提としています。 輪郭線は部品の境界に沿って走り、充填パターンは壁面で方向を変え、ラスタの折り返しにより局所的に異なる配向が生じ、また、充填密度の低い領域は密度の高い領域とは全く異なる挙動を示す。 各要素に割り当てられる均質化された物性は、良くて平均値に過ぎず、最悪の場合、破損を最も引き起こしやすい境界、応力集中部、および薄肉壁に、明らかに誤った物性を割り当ててしまう。
いずれのアプローチも、ツールパスを主要な入力としてではなく、後付けの要素として扱っているという点で、同じ根本的な欠陥を共有しています。 その結果、コストがかかりすぎるか、著しく不十分な手法が生まれ、業界はより多くの試験部品を印刷し、より大きな安全率を適用し、過剰設計された部品を受け入れることで対応してきました。このワークフローはプロトタイピングには許容されますが、部品の重量、材料費、性能認定が重要な量産用途には拡張できません。
構造用途におけるFDMへの信頼が低下するにつれ、エンジニアは量産部品への採用を躊躇するようになり、その結果、より優れたシミュレーションツールへの投資意欲がさらに低下します。この悪循環は続いています。
その結果、貴重な機会が失われている。FDM 3Dプリンティングには、金型、治具、ブラケット、および構造的な生産支援用途において、軽量化、低コスト、リードタイムの短縮、設計の柔軟性といった点が従来の製造方法に比べて大きな優位性をもたらす明確な可能性がある。しかし、エンジニアが信頼できるシミュレーションツールがなければ、それらの利点は実現されない。
問題は具体的であり、その解決策もまた具体的です。3DプリントされたFDM部品の機械的挙動を正確に予測するためには、従来の有限要素解析（FEA）では単に無視されてしまうような要素をシミュレーションで考慮する必要があります。 各ビードが堆積された方向と、それが剛性や強度に与える影響、部品全体にわたるインフィルパターンと密度、汎用的なデータシートの値ではなく、使用するプリンターやスライス高さに特化した検証済みの材料特性、そして何よりも重要なのは、シミュレーションが「スキップされがちな工程」ではなく「実用的なステップ」となるための処理速度です。
この最後の点は、一見した以上に重要です。複雑なFEAシミュレーションは、高性能なハードウェアを使用しても数時間を要することがあります。テストパーツを単にプリントして物理的に試験する方が速いのであれば、エンジニアは後者を選ぶでしょう。物理的な方法よりも速く結果を返せないシミュレーションツールは、その精度がどれほど高くても、エンジニアの行動を変えることはできません。
物理的に正確なFDMシミュレーションに必要な情報はすべて、1つの場所、すなわちプリント準備ソフトウェアによって生成されたツールパスデータの中に存在しています。ツールパスデータには、各ビードがどこに、どのような向きで、どのような充填パターンで堆積されたかが正確に記録されています。これは、製造された3Dプリント部品に関する、現存する中で最も完全な記述です。 問題は、シミュレーションツールがそれを活用するかどうか、という点に常にありました。
NoviPathは、従来のアプローチで失敗した前提を覆します。CADの形状から出発し、FDMプロセスによって生じる材料の体積特性を組み込もうとするのではなく、ツールパスそのものから出発します。ツールパスこそが、部品のあらゆる点において正確な方向性材料特性を割り当てるために必要な、形状情報とプロセス情報の両方を兼ね備えた唯一の情報源だからです。
GrabCAD Print Proに統合されたNovineer社のFDMシミュレーションエンジンは、実際のGrabCADツールパスデータを読み取り、造形方向、層の高さ、層の方向、インフィルパターンに加え、材料固有の特性を反映させ、3Dプリントされる部品の物理的に正確なモデルを構築します。 このシミュレーションは、部品を過度に単純化したものではなく、実際に造形された通りの状態を反映しています。
この技術は 3 つのコアコンポーネントに基づいており、それぞれが従来のアプローチの特定の制限に対処しています。
材料ごとに18項目の機械的特性、スライス高さ、プリンターを網羅する厳密な材料特性評価手法と組み合わせることで、理想化された状態ではなく、部品が実際にどのように造形されたかを反映したモデルが得られます。
Novineer社は、NoviPathが、汎用ハードウェア（この場合はIntel® Core™ 7 240H (2.50 GHz)、搭載RAM 16GB、物理CPUコア10個）において、F900のビルドシートとほぼ同サイズの部品を10分未満でシミュレートできることを実証しました。実物実験と比較したこれらのモデルの精度は、5～18％の範囲にあります。詳細は、今後公開予定の技術ホワイトペーパーで解説する予定です。
速度、精度、および検証は、このアーキテクチャに不可欠な要素であり、後付けの機能ではありません。 NoviPathは、シミュレーションを設計ループにおける実用的なステップとするために、正確な結果を十分に高速に返すよう設計されています。エンジニアは、GrabCAD Print Proを離れることなく、またモデルを再構築することなく、造形方向の調整、ラスター角度の変更、輪郭線の追加を行い、シミュレーションを実行して構造への影響を確認できます。かつては数日かかっていた反復作業が、数時間に短縮されます。 設計の反復のための物理的なテストプリントはもはや必要なく、これにより、各サイクルにおける材料の使用量、ビルド時間、およびコストが削減されます。
サービス開始時点で検証済みの材料ライブラリには、Antero 800NA、FDM Nylon 12CF、ULTEM 9085が含まれ、対応プリンターは当初、F900、Fortus 450mc、F3300となります。 材料データは、特定のプリンターおよびスライス高さに合わせて校正された厳格な試験片試験に基づいて導き出されています。自動車の組立ライン用ライザーにおいて、Novineerは必要な安全率を維持しつつ最大35%の軽量化を実現し、検証時間を数週間から数時間に短縮しました。
これが最も重要となる用途は、まさにFDM 3Dプリントがこれまで制約を受けてきた分野、すなわち、荷重を支える治具や固定具、構造用製造補助具、航空宇宙プログラムにおけるブラケット、性能認定を必要とする医療機器部品などです。 いずれの場合も、障壁となっていたのはプリント技術そのものではありませんでした。特定の方法で製造された特定の部品が、特定の荷重下で機能することを、工学的な確信を持って実証できないことでした。これはモデリングとシミュレーションの問題であり、今や解決可能となっています。
ここで言及すべき、より長期的な傾向があります。FDM業界全体、とりわけストラタシス社は、20年以上にわたり、一貫性があり信頼性の高い部品を製造できることを実証してきました。材料特性も十分に解明されています。 プロセス制御も成熟している。構造用生産用途におけるより広範な採用を阻んできた残りの障壁は、ハードウェアではなく、性能が重視される場面でFDMの使用を正当化するために必要な、エンジニアリング上の厳密さと確信であった。
そのギャップを埋めることで、エンジニアが設計しようとする対象が変わってきます。FDMのシミュレーションを信頼するエンジニアは、機械加工や射出成形でも容易に製造できる範囲に設計を限定することをやめます。 彼らは、積層造形ならではの利点を最大限に活かした、3Dプリントでしか実現できない形状の部品の設計を始めるのです。3Dプリンターは、量産規模で信頼性の高い複雑な部品を製造できることをすでに実証しています。シミュレーションによって不確実性が取り除かれることで得られる設計の可能性は、極めて大きなものです。
本研究が目指すのは、まさにこの変革です。単なる安全率の向上でも、すでに過剰に設計された設計を迅速に承認する方法でもありません。FDMの特性に即したシミュレーション手法により、エンジニアが積層造形が本来持つ能力を最大限に活用できるよう、確かな自信を与えることこそが目的です。
